量化模型与构建方式 1. 模型名称：封板率计算模型[15] 模型构建思路：通过计算当日最高价涨停且收盘涨停的股票数量与最高价涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的封板质量[15] 模型具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[15] 2. 识别在当日盘中最高价达到涨停的股票[15] 3. 在步骤2的股票中，进一步识别收盘价仍为涨停的股票[15] 4. 计算封板率，公式为： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[15] 2. 模型名称：连板率计算模型[15] 模型构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量与昨日收盘涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的延续性[15] 模型具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[15] 2. 识别在昨日收盘涨停的股票[15] 3. 在步骤2的股票中，进一步识别今日收盘也涨停的股票[15] 4. 计算连板率，公式为： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[15] 3. 模型名称：大宗交易折价率计算模型[24] 模型构建思路：通过计算大宗交易成交总额与按当日市价计算的成交份额总市值的比例，来衡量大宗交易相对于市场价格的折价或溢价水平[24] 模型具体构建过程： 1. 获取当日所有大宗交易的成交金额和成交份额数量[24] 2. 根据当日收盘价，计算成交份额对应的总市值[24] 3. 计算折价率，公式为： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$[24] 4. 模型名称：股指期货年化贴水率计算模型[26] 模型构建思路：通过计算股指期货主力合约与现货指数之间的基差，并将其年化，来衡量股指期货的升贴水程度，反映市场情绪和对冲成本[26] 模型具体构建过程： 1. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[26] 2. 计算年化贴水率，公式为： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[26] 其中，基差为负表示贴水，年化贴水率结果即为贴水率[26] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：昨日涨停股今日收益因子[12] 因子构建思路：统计前一交易日收盘涨停的股票在今日的平均收盘收益，用于观察涨停股的短期动量或反转效应[12] 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘涨停的股票[12] 2. 计算这些股票今日的收盘收益率[12] 3. 计算所有符合条件的股票收益率的平均值，作为因子取值[12] 2. 因子名称：昨日跌停股今日收益因子[12] 因子构建思路：统计前一交易日收盘跌停的股票在今日的平均收盘收益，用于观察跌停股的短期动量或反转效应[12] 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘跌停的股票[12] 2. 计算这些股票今日的收盘收益率[12] 3. 计算所有符合条件的股票收益率的平均值，作为因子取值[12] 3. 因子名称：两融余额占比因子[20] 因子构建思路：计算融资融券余额占A股总流通市值的比例，用于衡量杠杆资金在市场中的整体规模和活跃度[20] 因子具体构建过程： 1. 获取当前市场的融资融券总余额[20] 2. 获取当前市场的总流通市值[20] 3. 计算占比，公式为： $两融余额占比=\frac{两融余额}{总流通市值}$[20] 4. 因子名称：两融交易占比因子[20] 因子构建思路：计算融资买入额与融券卖出额之和占市场总成交额的比例，用于衡量杠杆资金的交易活跃度[20] 因子具体构建过程： 1. 获取当日的融资买入总额与融券卖出总额[20] 2. 获取当日的市场总成交额[20] 3. 计算占比，公式为： $两融交易占比=\frac{融资买入额+融券卖出额}{市场总成交额}$[20] 5. 因子名称：ETF折溢价因子[21] 因子构建思路：计算单只ETF的场内交易价格与其IOPV（基金份额参考净值）的差异百分比，用于捕捉市场情绪或套利机会[21] 因子具体构建过程： 1. 筛选日成交额超过100万元的境内交易股票型ETF[21] 2. 对于每只ETF，计算其折溢价率，公式为： $ETF折溢价率=\frac{ETF收盘价}{IOPV}-1$[21] 结果为正表示溢价，为负表示折价[21] 6. 因子名称：机构调研热度因子[28] 因子构建思路：统计近一周内对上市公司进行调研的机构数量，作为衡量机构关注度的代理指标[28] 因子具体构建过程： 1. 统计过去7天内，对每家上市公司进行调研或参加分析师会议的机构数量[28] 2. 该数量即为该股票的机构调研热度因子值[28] 7. 因子名称：龙虎榜机构净流入因子[33] 因子构建思路：根据龙虎榜数据，计算机构专用席位对单只股票的净买入金额，用于捕捉机构资金的动向[33] 因子具体构建过程： 1. 从龙虎榜数据中，获取机构专用席位对某只股票的买入总额和卖出总额[33] 2. 计算净流入金额：净流入 = 买入总额 - 卖出总额[33] 该金额即为因子值，正值表示净买入，负值表示净卖出[33] 8. 因子名称：龙虎榜陆股通净流入因子[34] 因子构建思路：根据龙虎榜数据，计算陆股通席位对单只股票的净买入金额，用于捕捉北向资金的动向[34] 因子具体构建过程： 1. 从龙虎榜数据中，获取陆股通席位对某只股票的买入总额和卖出总额[34] 2. 计算净流入金额：净流入 = 买入总额 - 卖出总额[34] 该金额即为因子值，正值表示净买入，负值表示净卖出[34] 模型的回测效果 1. 封板率计算模型，2025年12月31日封板率71%[15] 2. 连板率计算模型，2025年12月31日连板率19%[15] 3. 大宗交易折价率计算模型，近半年平均折价率6.65%，2025年12月30日折价率7.21%[24] 4. 股指期货年化贴水率计算模型，近一年中位数：上证50为0.89%，沪深300为3.79%，中证500为11.22%，中证1000为13.61%；2025年12月31日值：上证50为1.03%（47%分位），沪深300为3.32%（60%分位），中证500为7.02%（78%分位），中证1000为10.69%（72%分位）[26] 因子的回测效果 1. 昨日涨停股今日收益因子，2025年12月31日收益1.26%[12] 2. 昨日跌停股今日收益因子，2025年12月31日收益-3.65%[12] 3. 两融余额占比因子，截至2025年12月30日占比2.6%[20] 4. 两融交易占比因子，截至2025年12月30日占比10.6%[20] 5. ETF折溢价因子，2025年12月30日，溢价最高为汽车零件ETF（1.10%），折价最高为民企300ETF前海开源（-0.64%）[21] 6. 机构调研热度因子，近一周内，柳工被65家机构调研[28] 7. 龙虎榜机构净流入因子，2025年12月31日，净流入前十股票包括御银股份、天奇股份等；净流出前十股票包括航天发展、顺灏股份等[33] 8. 龙虎榜陆股通净流入因子，2025年12月31日，净流入前十股票包括中超控股、蓝色光标等；净流出前十股票包括航天发展、山子高科等[34]